吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 49.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)#深度學(xué)習(xí)

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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 49.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 51.為什么正則化可以減少過擬合？#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 52.Dropout 正則化#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 53.理解 Dropout#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 54.其他正則化方法#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 55.歸一化輸入#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 56.梯度消失與梯度爆炸#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 57.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重初始化#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 58.梯度的數(shù)值逼近#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 59.梯度檢驗(yàn)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 60.關(guān)于梯度檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)的注記#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 61.Mini-batch 梯度下降法#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 62. 理解 mini-batch 梯度下降法#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 63. 指數(shù)加權(quán)平均#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 65.指數(shù)加權(quán)平均的偏差修正#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 64.理解指數(shù)加權(quán)平均#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 66.動(dòng)量梯度下降法#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 67.RMSprop#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 68.Adam 優(yōu)化算法#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 69.學(xué)習(xí)率衰減#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 70.局部最優(yōu)的問題#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 71.調(diào)試處理#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 72.為超參數(shù)選擇合適的范圍#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 73.超參數(shù)訓(xùn)練的實(shí)踐：Pandas VS Caviar#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 74.正則化網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 75.將 Batch Norm 擬合進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 77.測(cè)試時(shí)的 Batch Norm#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 78.Softmax 回歸#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 79.訓(xùn)練一個(gè) Softmax 分類器#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 80.深度學(xué)習(xí)框架#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 81.TensorFlow#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 82. 吳恩達(dá)采訪 Yoshua Bengio#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 83.吳恩達(dá)采訪林元慶#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 76.Batch Norm 為什么奏效？#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 84.為什么是 ML 策略#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 85.正交化#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 86.單一數(shù)字評(píng)估指標(biāo)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 87.滿足和優(yōu)化指標(biāo)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 88.訓(xùn)練_開發(fā)_測(cè)試集劃分#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 89.開發(fā)集合測(cè)試集的大小#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 90.什么時(shí)候該改變開發(fā)_測(cè)試集和指標(biāo)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 91. 為什么是人的表現(xiàn)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 92.可避免偏差#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 93.理解人的表現(xiàn)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 94.超過人的表現(xiàn)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 95.改善你的模型的表現(xiàn)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 97.清除標(biāo)注錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 98.快速搭建你的第一個(gè)系統(tǒng)，并進(jìn)行迭代#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 99. 在不同的劃分上進(jìn)行訓(xùn)練并測(cè)試#深度學(xué)習(xí)

吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 101.定位數(shù)據(jù)不匹配#深度學(xué)習(xí)

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